Effect of Amino Acids on the Corrosion and Metal Release from Copper and Stainless Steel
Notice bibliographique
Résumé
Copper (Cu) and stainless steel 316 L are widely used for biomedical applications, such as intrauterine devices and orthopedic/dental implants. Amino acids are abundantly present in biological environments. We investigated the influence of select amino acids on the corrosion of Cu under naturally aerated and deaerated conditions using a phosphate-free buffer. Amino acids increased the corrosion of Cu under both aeration conditions at pH 7.4. Cu release was also significantly (up to 18-fold) increased in the presence of amino acids, investigated at pH 7.4 and 37 °C for 24 h under naturally aerated conditions. Speciation modelling predicted a generally increased solubility of Cu in the presence of amino acids at pH 7.4. 316 L, investigated for metal release under similar conditions for comparison, released about 1,000-fold lower amounts of metals than did Cu and remained passive with no change in surface oxide composition or thickness. However, amino acids also increased the chromium release (up to 52-fold), significantly for lysine, and the iron release for cysteine, while nickel and molybdenum release remained unaffected. This was not predicted by solution speciation modelling. The surface analysis confirmed the adsorption of amino acids on 316 L and, to a lower extent, Cu coupons.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».